NKX3-1作为AR新型转录因子通过RAB3B GTPase介导的蛋白运输促进前列腺癌细胞存活(mRNA)
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌领域,主题标签为 Transcriptomics。数据围绕雄激素受体(AR)在 LNCaP 细胞中的全基因组结合图谱展开,发现 NKX3-1 受雄激素信号招募至 AR 结合位点,并鉴定出 6,359 个 NKX3-1 结合位点,多数与 AR 重

基本信息
资源简介
NKX3-1作为AR新型转录因子通过RAB3B GTPase介导的蛋白运输促进前列腺癌细胞存活(mRNA)
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌领域,主题标签为 Transcriptomics。数据围绕雄激素受体(AR)在 LNCaP 细胞中的全基因组结合图谱展开,发现 NKX3-1 受雄激素信号招募至 AR 结合位点,并鉴定出 6,359 个 NKX3-1 结合位点,多数与 AR 重叠。研究提示 NKX3-1 可能以 feed-forward 方式调控 AR,并涉及 RAB3B GTPase 介导的蛋白运输与前列腺癌细胞存活,可用于转录调控与前列腺癌机制研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):雄激素受体(AR)编排了一个复杂的转录调控网络,控制前列腺癌的发生、发展和进展。为了详细了解这一网络,我们通过 ChIP-seq 在 LNCaP 细胞中生成了 AR 占据的全基因组图谱。我们发现 NKX3-1,一种雄激素依赖的同源盒蛋白,因其在前列腺发育和分化中的作用而被充分表征,在雄激素信号响应中被招募到 AR 结合位点(ARBS)。我们鉴定了 6,359 个 NKX3-1 结合位点,其中大多数与 AR 重叠。除了其在已知前列腺癌模型基因上的新型协同转录作用外,我们的结合和敲低研究进一步表明,NKX3-1 可能以 feed-forward 方式调控 AR。对 Oncomine 分子概念的综合分析显示,这些雄激素调控的 AR 和 NKX3-1 相关基因是 signi
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-28596
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- OpenDataLab:
数据说明
雄激素受体(AR)精心调控着一个复杂的转录调控网络,该网络主导着前列腺癌的发生、发展及进展。为了深入理解这一网络,我们利用ChIP-seq技术在LNCaP细胞中构建了AR结合位点的全基因组图谱。我们发现,NKX3-1——一种雄激素依赖性的同源盒蛋白,因其在前列腺发育与分化中的作用而广为人知——在雄激素信号作用下被招募至AR结合位点(ARBS)。我们鉴定出6,359个NKX3-1结合位点,其中大部分与AR重叠。除了在已知前列腺癌模型基因上展现出新的协同转录作用外,我们的结合与敲低研究进一步提示,NKX3-1可能以正向馈赠的方式调控AR。对Oncomine分子概念的综合分析显示,这些受雄激素调控的AR与NKX3-1相关基因在前列腺癌以及晚期和复发性前列腺肿瘤中显著过表达。
通过我们的转录组分析和基因本体论分析,我们观察到AR和NKX3-1共同调控参与“蛋白质运输”过程的基因,这些过程是整合导致前列腺癌发生和发展的致癌信号通路所必需的事件。有趣的是,我们发现AR和NKX3-1通过FoxA1参与形成三元复合体,共同调控分泌/运输蛋白RAB GTPase家族的多个成员,我们相信这些由AR/NKX3-1/FoxA1共同调控的RAB基因可以作为前列腺癌变过程中的表达特征。更具体地说,通过功能分析,我们表明NKX3-1与AR和FoxA1一起,可以通过激活RAB3B表达来促进前列腺癌细胞的存活。总的来说,我们的研究为AR和NKX3-1之间建立的层级转录调控网络提供了重要见解,并试图阐明重要的遗传-分子-表型范式。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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